Khettabi Karima

Specialty: 
Systhèmes d'informations
Department: 
Faculty: 
Campus: Ancien Campus
  • khattabi.karima@univ-guelma.dz
Doctoral advisor: 
Google Scholar Link: 

Thesis title

Doctoral thesis title: 
Distributed Similarity Queries in Metric Spaces in IOT systems

Thesis title (Ar)

Doctoral thesis title (Ar): 
استعلامات التشابه الموزعة في المساحات المترية في أنظمة إنترنت الأشياء

Thesis title (Fr)

Doctoral thesis title (Fr): 
Requêtes de similarité distribuées dans les espaces métriques dans les systèmes IOT

keywords

Keywords: 
IOT – Fog computing- index - Similarity query - Range query - kNN query - Metric space - Distributed processing - Algorithm

keywords (Ar)

Key words (Ar): 
IOT - حوسبة الضباب - الفهرس - استعلام التشابه - استعلام النطاق - استعلام kNN - المساحة المترية - المعالجة الموزعة - الخوارزمية

keywords (Fr)

Key words (Fr): 
IOT - Fog computing - index - Requête de similarité - Requête de plage - Requête kNN - Espace métrique - Traitement distribué - Algorithme

Abstract

Abstract: 

The increasing number of cameras provides a huge amount of video data on IOT system. Associating to these video data retrieval facilities become very useful for many purposes and many kinds of staff. Have an important role in the Internet of Things (IoT) infrastructure to provide autonomous environmental data collection and resource management. IoT requires scalable and efficient indexing solutions for large-scale applications to provide fast and efficient search and discovery of their data and services. In addition, IoT also requires the adaptation of new emerging technologies, such as the cloud and fog computing paradigm, that can store, process and improve the quality of real-time data discovery and recovery, an essential step for real time applications. Most research studies are based on the division of target data into subsets using bullets. Yet, in the age of large data, subspace volumes are increasing exponentially, potentially degenerating the index.esearch interest

Abstract (Ar)

Abstract (Ar): 

وفر العدد المتزايد من الكاميرات كمية هائلة من بيانات الفيديو على نظام IOT. يصبح الارتباط بمرافق استرجاع بيانات الفيديو هذه مفيدًا جدًا للعديد من الأغراض ولأنواع كثيرة من الموظفين. تلعب دورًا مهمًا في البنية التحتية لإنترنت الأشياء (IoT) لتوفير جمع بيانات بيئية مستقلة وإدارة الموارد. تتطلب إنترنت الأشياء حلول فهرسة فعالة وقابلة للتطوير للتطبيقات واسعة النطاق لتوفير بحث سريع وفعال واكتشاف بياناتها وخدماتها. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب إنترنت الأشياء أيضًا تكييف التقنيات الناشئة الجديدة ، مثل نموذج الحوسبة السحابية والضبابية ، التي يمكنها تخزين ومعالجة وتحسين جودة اكتشاف البيانات واستعادتها في الوقت الفعلي ، وهي خطوة أساسية للتطبيقات في الوقت الفعلي. تعتمد معظم الدراسات البحثية على تقسيم البيانات المستهدفة إلى مجموعات فرعية باستخدام الرصاص. ومع ذلك ، في عصر البيانات الكبيرة ، تتزايد أحجام الفضاء الجزئي بشكل كبير ، مما قد يؤدي إلى تدهور المؤشر.

Abstract (Fr)

Abstract (Fr): 

Le nombre croissant de caméras fournit une énorme quantité de données vidéo sur le système IOT. L'association à ces installations de récupération de données vidéo devient très utile pour de nombreuses fins et pour de nombreux types de personnel. Jouer un rôle important dans l'infrastructure de l'Internet des objets (IoT) pour fournir une collecte de données environnementales et une gestion des ressources autonomes. L'IoT nécessite des solutions d'indexation évolutives et efficaces pour les applications à grande échelle afin de fournir une recherche et une découverte rapides et efficaces de leurs données et services. En outre, l'IoT nécessite également l'adaptation de nouvelles technologies émergentes, telles que le paradigme du cloud et du fog computing, qui peuvent stocker, traiter et améliorer la qualité de la découverte et de la récupération de données en temps réel, une étape essentielle pour les applications en temps réel. La plupart des études de recherche sont basées sur la division des données cibles en sous-ensembles à l'aide de puces. Pourtant, à l'ère des données volumineuses, les volumes du sous-espace augmentent de façon exponentielle, dégénérant potentiellement l'index.

Scientific publications

Scientific publications : 

International Publications
1. K. Khettabi, Z. Kouahla, B. Farou, H. Seridi and M.A. Ferrag, Clustering
and parallel indexing of big IoT data in the fog-cloud computing
level, Transactions on Emerging Telecommunications Technologies,
p.e4484,2022, https://doi.org/10.1002/ett.4484.
2. K. Khettabi, Z. Kouahla, B. Farou, H. Seridi and M.A. Ferrag, A new
method for indexing continuous IoT data flows in metric space,
Internet Technology Letters, p.e391,2022 https://doi.org/10.1002/itl2.391.

Scientific conferences

Scientific conferences: 

-International Communications
K. Khettabi, Z. Kouahla, B. Farou and H. Seridi, QCCF-tree: A New Efficient
IoT Big Data Indexing Method at the Fog-Cloud Computing Level, 2021
IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), p. 1-7, 2021, https://doi:
10.1109/ISC253183.2021.9562836.

National Communications
K. Khettabi, Z. Kouahla, B. Farou and H. Seridi, Comparison of indexing
methods for large IoT data sets. Informatics and Applied Mathematics (IAM2020)
Guelma, Algeria, 2020.